基于数据驱动的设备电路板无图纸故障诊断

【摘要】针对医疗设备电路板结构设计复杂,传统故障诊断方法过度依赖图纸等技术资料和维修专家个人技术经验,导致维修贵、维修难等问题,提出一种基于数据驱动的无图纸故障智能诊断方法。在未知电路图纸信息以及电路板工作原理的前提下,模拟电路板不同故障状态,采集各外部接口引脚电信号作为原始故障数据;对故障数据进行预处理,并划分为训练集及测试集;使用机器学习的方法构建基于单层长短时记忆网络的故障智能诊断系统,利用Python编程进行模型训练,系统输出训练过程准确率及损失曲线。结果表明,该方法能实现对电路板故障的诊断分类,准确率达89.99%,效率较高,可靠性强。     

甲状腺自身免疫对辅助生殖技术影响的研究进展

甲状腺自身免疫是育龄妇女最常见的自身免疫性疾病。大量研究表明，甲状腺自身免疫与不孕有关，在接受辅助生殖技术治疗的妇女中，甲状腺自身免疫可能会对胚胎质量、妊娠率、流产率有影响，但其具体机制尚未完全明确。也有研究者认为，甲状腺自身免疫并不是引起辅助生殖不良妊娠结局的主要原因。文章综述甲状腺自身免疫对辅助生殖技术的影响，以期今后的研究能进一步优化试验设计，获得更可信的研究结果，更好地指导临床实践。     

基于故障树的多参数监护仪故障智能诊断专家系统研究EI北大核心CSCD

针对现代医疗设备维修贵、维修难、技术资料缺乏及维修力量不足的困境,本文提出了一种基于故障树的多参数监护仪故障智能诊断专家系统。首先建立了多参数监护仪故障树并进行了定性定量分析,然后基于故障树分析结果构建了专家系统知识库和推理机并确定了系统整体框架,最后采用页面超文本预处理器(PHP)语言开发实现了多参数监护仪故障智能诊断专家系统,故障诊断准确率达80%。结果表明:基于故障树和专家系统的两种故障诊断技术融合可有效实现多参数监护仪故障智能诊断并提供排故建议,既能为多参数监护仪故障诊断提供经验积累,又能为医疗设备故障诊断提供一种新的思路和技术支持。